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500MW单元机组的控制

作者：佚名文章来源：不详点击数：更新时间：2008-9-24 17:33:32

1 引言目前很多大型火电单元机组经常要深度调峰运行，使协调控制对象表现出很强的动态非线性特性。此外，协调控制对象是一个多变量、强耦合的控制对象，针对此对象设计合适的解耦控制器是急需解决的问题。已有很多协调控制系统的控制算法被广泛使用，如模糊控制算法[1]，DEB-400控制算法[2]等，但是都没有从根本上解决上述问题。为此，本文设计了基于T-S模糊模型和动态解耦PID控制器的模糊多模型控制算法并进行了仿真研究。
2 500MW单元机组仿真模型
本文所研究的机组模型与山西神头二电厂某500MW机组相对应，其锅炉型号为1650-17.46-540/540型，汽轮机型号为K500-16.18型。模型机理分析详见文[3]。文[4]在文[3]的基础上总结出了基于方框图的单元机组仿真模型 (见图1)，并给出了此模型的参数整定方法。其中，K1为锅炉汽包的蓄热系数；K2为主蒸汽管道的沿程阻力；K3为主蒸汽管道的蓄热系数；K4~K6为标定系数。针对此实际500MW单元机组模型，K1~K6的具体取值分别为：0.04、3.5554、 0.3601、 4.0225、0.2486、101.9778。
图1所示模型还不是完整的单元机组模型，还需要添加汽轮机做功环节和燃料动态环节。由于汽轮机做功环节时间常数很小，因此本文用一个静态增益为1.0、惯性时间常数为10s的一阶惯性环节来

对其进行模拟。燃料到锅炉有效吸热量的动态环节用一个35s的一阶惯性加一个40s的纯迟延环节来模拟。
3 模糊多模型控制系统设计
3.1 局部模型动态解耦PID控制器由文[3]可得到简化的机组动态模型为

由式(1)可看出，机组耦合部分仅存在于G0(s)中，因此只需对此部分进行解耦。注意到从而此部分可取如下形式解耦控制器

从而此部分可取如下形式解耦控制器

考虑到控制器可实现性问题以及跟踪要求，将控制器加上积分控制行为，得到的解耦控制器为

为整定以上控制器，需要6个参数m、PT、k1、k2、Tb、Tt。这些参数可从机组构造和运行参数中得到，或在某一工况下对机组进行阶跃扰动试验，通过辨识及适当的计算获得。设

显然这4个参数可以从对象阶跃响应的静态增益获得。经过计算可求得μTt/k1=g22/(g12g21)和PTk2=(g12g21)/g11。再通过适当的低阶参数辨识获得T1、T2、Tb及a。
可以用至多6个PID控制器来实现式(8)的控制器。进一步可以将两个矩阵结合成单个矩阵，并用PID简化矩阵中各个元素，最终可实现控制器结构为

3.2 机组模型非线性测度分析定义1 平衡流型[5]

　　平衡流型实际上反映了系统的稳态工作点(即状态量和输入、输出量的稳定点)的集合。在实际系统运行中，其输入、输出和状态基本上都处于平衡流型附近，研究系统状态在平衡流型附近以外区域很远地方工作点的表现没有意义。
定义2
相对非线性测度[6]
若非线性系统式(10)具有平衡流型式(11)，则定义其相对非线性测度为

式中 Wui(ai)为平衡流型上任意一点处的小偏

一个范数算子；r为相对非线性测度值，为无量纲参数。
图2为该机组的滑压曲线。对采用滑压方式运行的单元机组来说，其平衡工作点不会偏离滑压曲线很远，因此，可以取滑压曲线作为单元机组的流型曲线。对本文中500MW单元机组的模型，可以取图2所示曲线作为其流型曲线。

应用定义2，选择滑压曲线上的7个平衡工作点，可以计算出图2中模型的相对非线性测度曲线如图3所示。从图3可以看出，系统的相对非线性测度在250~450MW之间变化较快，在其它区域变化较慢。由于滑压曲线可以看作协调控制系统的流型曲线，故设计多模型控制器时，可以只考虑图2所示的滑压曲线上的平衡工作点，即可代表滑压运行单元机组所有可能的工作点。由于机组在250~450MW间相对非线性测度变化较快，因此，若想增加系统的控制精度，可以在此区间多取几个工作点。

根据上述分析，本文选取如表1所示的5 个典型平衡工作点进行控制器设计。例如，90L90P代表机组90%负荷以及此负荷所对应的滑压值所组成的工作点。
3.3 模糊多模型控制器图4为模糊多模型控制系统结构图。其中，u1...,uc分别为各局部控制器输出；σ1,...σc分别为模糊监督器对各局部控制器输出权值；u为多模型控制器输出；y,yd分别为参数测量值和设定值。

采用T-S模糊模型对单元机组模型进行描述[7]，其第i条规则为

此处
N为功率输入；c为规则条数；m为与功率相对应的隶属函数模糊集个数； Mi为第i个线性化模型；

为功率的模糊集；其隶属函数见图5。

整个模糊模型的输出为

式中
ui为与第i个线性模型相对应的动态解耦PID控制器的输出。
例如，90L90P工作点的线性化模型为

其中，传递函数的系数取值见表2。

此线性化模型所对应的控制器为

其它工作点的模型和控制器设计与此类似。
4 模糊多模型控制系统稳定性分析模糊多模型控制系统的全局稳定性分析是一个难点。本文采用Lyapunov稳定性定理及其推论[8]，对所设计的多模型控制系统进行稳定性证明。
推论
对3.3中所述模糊多模型控制系统，其闭环大范围渐进稳定的充要条件是存在正定的实对称矩阵P，满足

式中
Hij为第i个局部模型所对应的控制器同第j个局部模型构成的闭环子系统传递函数；Ki为第i个子系统的动态解耦PID控制器传递函数；Gj为第j个局部模型传递函数。
得到闭环传递函数之后，将其转化成状态方程的表达形式，求出其闭环控制系统的系统矩阵，以便应用于推论。

可见对3.3节中所述模糊系统可以找到这样一个正定矩阵P满足推论，也就是说，3.3节中模糊系统的全局稳定性可以得到保证。
5 仿真
单元机组在滑压运行方式下所作的功率定值扰动试验曲线的一部分如图6、图7所示。其中，图6、图7分别为主汽压力和功率响应曲线。曲线1为采用90L90P工作点设计的控制器所对应的响应曲线，曲线2为多模型控制器的响应曲线。从图中可以看出，动态解耦PID控制器的采用，可以使系统的耦合大大减轻，而多模型控制方法的采用，可以更好地改善控制品质。

6 结论通过对一个实际机组模型的分析，设计出了基于T-S模糊模型的多模型控制器，自然地解决了机组的全程控制和模型切换的扰动问题；并且，由于对局部模型采用了动态解耦PID控制控制算法，使局部控制器具有了很好的解耦性能且易于实现。同时，本文对控制系统的全局稳定性进行了验证，保证了模糊多模型控制系统的稳定性。
参考文献
[1]
柴天佑, 刘红波, 张晶涛, 等(Chai Tianyou,Liu Hongbo, Zhang Jintao,et al).基于模糊推理和自适应控制的单元机组协调控制系统设计新方法及其应用(Novel design method for the coordinated control system based on fuzzy reasoning adaptive control and its application)[J].中国电机工程学报(Proceedings of the C

[1] [2] 下一页

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